Tier A — Frontier
Fonctionne en :USCréé en :United States
Anthropic

Claude Opus 5

Tier A — Frontier · 1M tokens

Équipe éditoriale Tokonomix·Relu par Mes Kalkan··
Section 01

Analyse de vitesse

Latence mesurée sur toutes les exécutions de benchmark. P50 (médiane) et P95 (95e percentile) donnent une image réaliste de la vitesse de réponse en charge normale et de pointe.

Latence P50 (médiane)Latence P95120 runs
7403763678598081283009-3010-30ms
Section 02

Scores de qualité

Comment ce modèle se situe par rapport au reste du champ sur chaque catégorie de prompts, à partir d'un ajustement par paires sur les mêmes prompts. La note brute du juge figure sous chaque nombre.

31%
Génération de code
moyenne du juge 69
88%
Créatif
moyenne du juge 92
49%
Factuel
moyenne du juge 86
52%
Multilingue
moyenne du juge 92
56%
Raisonnement
moyenne du juge 89

Taux de victoire par catégorie : la fréquence à laquelle ce modèle bat un modèle moyen sur un prompt de cette catégorie. 50% est la moyenne, pas un échec. Ce n'est pas un pourcentage de bonnes réponses.

Section 03

Tarifs

Ce que vous payez par million de tokens en utilisant ce modèle sur Tokonomix, avec une estimation pour une conversation type.

💰
Tarifs API — Claude Opus 5
$6.50 par 1M de tokens d'entrée
$32.50 par 1M de tokens de sortie
≈ $0.0104 par conversation typique (800 tokens)
Prix entrée vs sortie (par 1M de tokens)
par 1M de tokens d'entrée$6.50
par 1M de tokens de sortie$32.50
Section 04

Tokens par seconde

Débit en tokens par seconde, dérivé de la latence P50 mesurée. Plus haut est mieux ; les fluctuations reflètent la charge côté fournisseur.

Débit (tokens / s)217 / avg 191
26832

Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.

Section 05

Capacités

toolssource: manualvisionjson modepdf inputreasoningjson schemaprompt cachingmax output tokens: 128000
Section 06

Disponibilité

Disponibilité

La fréquence à laquelle ce modèle répond lorsqu'on l'appelle — mesurée sur de vraies requêtes API et des tests en direct au cours des 30 derniers jours. C'est indépendant de la qualité : ces chiffres indiquent seulement si le modèle répond, pas la qualité de sa réponse.

7 derniers jours

—

30 derniers jours

98.4%

n=190

Temps de réponse médian

22,437ms

n=187

Basé sur 550 mesures au cours des 30 derniers jours.

Détails techniques

Seuls les vrais appels API et les requêtes de test en direct sont comptés — les sondes internes et les benchmarks sont exclus.

Les appels avec une clé API personnalisée (BYOK) sont exclus : ces échecs sont spécifiques à la clé, pas un signe de défaillance du modèle.

Les appels échoués ne sont PAS inclus dans les scores de qualité — la qualité est mesurée uniquement sur les réponses réussies. Disponibilité et qualité sont des signaux indépendants.

Temps de réponse médian (p50) sur les appels réussis avec une durée enregistrée. Les valeurs extrêmes influencent moins la médiane que la moyenne.

Total des appels (30d)

190

Réponses OK (30d)

187

Total des appels (7d)

0

Réponses OK (7d)

0

Section 07

Verdicts benchmark Tokonomix

⚖️
Endorsed by 2 judges
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
cohere/command-a100/100 · 1 runs
1 correct0 partial0 wrong100% accuracy
claude-sonnet-4-583/100 · 46 runs
35 correct5 partial6 wrong76% accuracy
● 2026-10-25

Claude Opus 5 adds seven new capabilities with no benchmark data

Claude Opus 5 has introduced a significant expansion of technical capabilities without corresponding benchmark performance data in this window. The model now supports tools, vision, JSON mode, PDF input, reasoning, JSON schema, and prompt caching. These additions represent a substantial broadening of the model's functional scope, moving from a text-focused system to a multimodal platform with structured output capabilities and developer-friendly features like caching. However, the absence of benchmark results in both the current and previous windows makes it impossible to assess actual performance levels or compare quality against other models. Users gain access to a more versatile toolkit that should enable new use cases like document analysis, visual understanding, and function calling. The reasoning capability suggests enhanced logical processing, while prompt caching could improve efficiency for repetitive tasks. Without performance metrics, users should conduct their own evaluations for their specific use cases. The feature expansion indicates Anthropic's commitment to competitive parity with other frontier models, but real-world testing will be necessary to understand how these capabilities perform relative to alternatives.

Qualité

—

Latence p50

—

Exécutions de test

0

✓ Seven new capabilities added✓ Multimodal support introduced✓ Developer features expanded✗ No benchmark data available
Section 08

Profil complet du modèle

Claude Opus 5 — analyse détaillée

Claude Opus 5 est le nouveau modèle phare de la gamme Opus d'Anthropic, publié le 24 juillet 2026 en successeur d'Opus 4.8. Anthropic le positionne "pour le codage agentique complexe et le travail en entreprise", et il est désormais le modèle par défaut de Claude Code. Il est disponible via l'API Claude (claude-opus-5), Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI, Microsoft Foundry et Claude Platform on AWS.

Prix et fenêtre de contexte

Selon Anthropic, "Opus 5 égale une grande partie des capacités de Fable 5 pour la moitié du prix" — une affirmation d'Anthropic elle-même, non vérifiée de façon indépendante. La fenêtre de contexte atteint 1 000 000 de tokens, avec une sortie maximale de 128k tokens par appel synchrone — suffisant pour englober de grandes bases de code en un seul contexte.

Adaptive thinking et couverture des données

Plutôt que le paramètre manuel budget_tokens de l'ancien mécanisme de réflexion étendue, Opus 5 utilise l'adaptive thinking, piloté par un paramètre effort à cinq niveaux : low, medium, high, xhigh et max (par défaut : high). Les données d'entraînement couvrent de façon fiable jusqu'à mai 2026 — selon Anthropic, la coupure la plus récente de tous les modèles Claude actuellement disponibles.

Autonomie sur la durée et jugement

L'argument principal d'Anthropic pour Opus 5 porte sur la persévérance dans les tâches longues et non supervisées : travailler seul pendant des heures, se remettre de ses propres erreurs, contourner les blocages plutôt que de s'arrêter, et vérifier périodiquement son propre travail. Anthropic appuie cela avec ses propres chiffres : 43,3% sur Frontier-Bench v0.1 (contre 18,7% pour Opus 4.8) et 68,8% sur DeepSWE v1.1 (contre 59,0% pour Opus 4.8) — des résultats publiés par Anthropic elle-même, non reproduits indépendamment par Tokonomix. Anthropic met aussi en avant un meilleur jugement : le modèle pose plus souvent une question de clarification avant de deviner face à une instruction ambiguë, s'oppose plus volontiers à une consigne défaillante plutôt que de l'exécuter au pied de la lettre, et réfléchit davantage aux implications d'un changement avant de l'implémenter — sans mesure quantitative publiée pour ce dernier point.

Quand choisir Opus 5

Anthropic positionne Opus 5 comme le nouveau choix par défaut pour le codage agentique complexe et le travail en entreprise, et comme l'alternative moins chère à Fable 5 avec des capacités comparables sur de nombreux points. Pour des tâches plus simples — chats courts, classification, extraction légère — un modèle plus petit et moins cher reste généralement le choix le plus rentable.

Disponibilité sur Tokonomix

Claude Opus 5 est référencé sur Tokonomix sous le slug claude-opus-5, tier A, hébergé aux États-Unis via Anthropic direct. Les scores de benchmark indépendants issus des propres testeurs de Tokonomix ne sont pas encore disponibles pour ce modèle — ils apparaîtront automatiquement sur cette page dès que Claude Opus 5 sera intégré au prochain cycle de test.

Dernier test automatisé
30 oct. 2026 · 02:03 UTC · Benchmark de vitesse
Latence P50
923 ms
Latence P95
933 ms
Erreurs
0 / 6 exécutions
Dernière revue par Équipe Tokonomix·15 septembre 2026